Codexの途中終了問題が相次ぐ。AIに任せた作業が完了せず、人間の負担が増えている
Codexが作業を途中終了する問題と、OpenAIによる28日間の改善・利用上限リセットを考える。利用者が再試行や不具合確認を担う現状について、公開報告と自身の使用感から記録する。
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2026年 AIコーディングエージェントのマルチエージェント運用パターン
Codex、Claude Code、Gemini CLIなど複数のAIコーディングエージェントやSessionを運用するときの構成を、制御方式、Task分割、Session、Context、Workspace、モデル配分、Verifierまで2026年10月時点で整理する。
Codexが編集をrevertしてexit 0で終了した。自作オーケストレーターで踏んだ成功判定の境界
2026年10月中旬、Codexがreworkで一度編集したファイルを元に戻し、未完了のままexit 0で終了するケースを観測した。公開Issueの近い報告と、自作agentオーケストレーター側で見直す成功判定をまとめる。
RAGとは何か：LLMが外部情報を検索して回答する仕組み
RAGとは何かを、普通のLLMとの違いと具体例から説明します。Retrieval、Augmentation、Generationの流れを押さえたうえで、Chunking、Embedding、Vector Search、ANN、AI Agentとの関係まで基礎から見ていきます。
OpenJDKはAI生成コードを禁止。コードを書く速度だけ上がった開発現場で何が起きるか
OpenJDKやClojure、NetBSD、GentooはAI生成Contributionを禁止・制限し、tldrawはAI生成PRの増加を背景に外部PRを原則自動Closeしています。OSSの事例から、AI Codingで実装だけが速くなったときにレビューやQAへ何が起きるのかを考えます。
CodexのSkillsをどう組み合わせる？ 1つのAgentに集めすぎない設計
Skillを工程ごとに組み合わせるとき、すべてを1つのAgentへ入れてよいのか。Skillのメタデータによるコンテキスト増加と、Agentごとに必要なSkillsだけを持たせる設計を考えます。